Это не официальный сайт wikipedia.org 01.01.2023

Cropio — Википедия

Cropio — это система дистанционного контроля сельскохозяйственных угодий, позволяющая осуществлять оперативный мониторинг состояния посевных площадей, автодокументирование, прогнозирование и планирование сельскохозяйственных операций[1]. По роду деятельности компания относится к операторам услуг спутникового мониторинга посевов. Система позволяет контролировать уровень вегетации посевов, содержание питательных веществ и влажность почвы, получать актуальную информацию о погоде и динамике цен, получать уведомления о существенных изменениях на полях[2]. Система Cropio подходит для мониторинга всех без исключения зерновых и масличных культур. При использовании системы для таких культур, как сахарная свёкла, необходимо учитывать тот факт, что принцип действия основан на анализе насыщенности растения хлорофиллом, что не всегда передаёт объективную информацию о состоянии плода, находящегося в почве.

ИсторияПравить

Система была создана компанией New Science Technologies, которая специализируется на обработке информации дистанционного зондирования Земли с целью научных, геологических, метеорологических и прочих исследований. Система была создана в 2013 году. Представительские офисы и центры технической поддержки находятся в Северной Америке, Европе и СНГ[3].

В августе 2017 года компания запустила новое iOS приложение Cropio Field, которое помогает отслеживать прогноз урожайности культур на полях компании и следить за ходом уборочной кампании онлайн. [1]

Принцип работыПравить

В основе работы системы заложена возможность отслеживать ситуацию на полях с сельскохозяйственными культурами, включая уровень вегетации, содержание ряда минеральных веществ, точные метеоусловия и прочие. Работа системы направлена на идентификацию индивидуальных особенностей каждого отдельного поля с целью повышения эффективности в урожайности и экономии расходов в процессе обработки поля.

Благодаря спектральным свойствам хлорофилла, пигмента, который обуславливает окраску растений в зеленый цвет, можно определить уровень вегетации растений. Спутники делают снимки в разных спектральных диапазонах, что позволяет зафиксировать уровень хлорофилла и при помощи специальной обработки рассчитать уровень вегетации в каждой точке снимка. Система Cropio автоматически проводит анализ и представляет готовый результат обработки в виде электронных карт вегетации и графиков. Уровень вегетации рассчитывается для каждого пикселя на полученных спутниковых фотоснимках. Фотоснимки полей обрабатываются и анализируются системой Cropio согласно прописанному алгоритму. Результаты анализа каждого поля представляются в виде электронной карты вегетации.

Cropio использует снимки, полученные более чем с 10 различных спутников. Это спутники таких систем как MODIS, Landsat, Sentinel-2, Iconos и GeoEye. Снимки делаются на ежедневной и еженедельной основе, некоторые снимки являются историческими и обновляются не чаще чем один раз в году. Система использует снимки вегетации с разрешением 10, 15, 30 и 250 метров на пиксель, такие снимки обновляются системой на ежедневной и еженедельной основе. Также используются более точные снимки, разрешение которых 50 сантиметров.

ФункцииПравить

Функциональность системы спутникового мониторинга полей Cropio состоит из нескольких блоков:

  • Field Monitoring (мониторинг состояния полей в режиме реального времени);
  • Precise Weather (уточненный прогноз погоды с привязкой к расположению каждого поля);
  • Field Analytics (анализ состояния поля);
  • Field Zoning (определение структуры поля с выделением проблемных зон);
  • Field Tasking (создание заданий по выполнению работ на поле);
  • N-deficit (расчет рекомендованной дозы азотных удобрений);
  • Active Control (система оповещений о значительных изменениях в состоянии посевов);
  • News & Prices (информация о событиях на рынках сельскохозяйственной продукции, а также акутальные данные по динамике цен);
  • Reports (еженедельные и ежемесячные отчёты по состоянию посевов, суммируя информацию по каждому полю, культуре и хозяйству в целом)[4].


См. такжеПравить

ПримечанияПравить

ЛитератураПравить

  • Определение по спутниковым данным площади посевов, пострадавших от засухи (на примере посевов Чувашии в 2010 г.) [Текст] / М. А. Медведева, И. Ю. Савин , В. А. Исаев // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. — 2012. — № 2. — С. 25-28. — Библиогр.: с. 28 (10 назв.) . — ISSN 0869-6128
  • Прогнозирование урожайности риса на основе спутниковых и метеорологических данных [Текст] / И. Ю. Савин, В. А. Исаев // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. — 2010. — N 6. — С. 24-26. — Библиогр.: с. 26 (10 назв.) . — ISSN 0869-6128
  • Гарбук С. В., Гершензон В. Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. — М.: Издательство А и Б, 2003. — 296 с.
  • Рубцов С. А., Голованев И. Н., Каштанов А. Н. Аэрокосмические средства и технологии для точного земледелия, М.: МСХА, 2008. — 330 с.

СсылкиПравить